SIMD架构示意图
一个矢量就是N个标量，一般来说绝大多数图形指令中N=4。所以，GPU的ALU指令发射端只有一个，但却可以同时运算4个通道的数据，这就是SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流）架构。
● “管线”弊端越发明显，引入混合型设计
显然，SIMD架构能够有效提升GPU的矢量处理性能，由于顶点和像素的绝大部分运算都是4D Vector，它只需要一个指令端口就能在单周期内完成4倍运算量，效率达到100%。但是4D SIMD架构一旦遇到1D标量指令时，效率就会下降到原来的1/4，3/4的模块被完全浪费。为了缓解这个问题，ATI和NVIDIA在进入DX9时代后相继采用混合型设计，比如R300就采用了3D+1D的架构，允许Co-issue操作（矢量指令和标量指令可以并行执行），NV40以后的GPU支持2D+2D和3D+1D两种模式，虽然很大程度上缓解了标量指令执行效率低下的问题，但依然无法最大限度的发挥ALU运算能力，尤其是一旦遇上分支预测的情况，SIMD在矢量处理方面高效能的优势将会被损失殆尽。
G8X家族核心架构图
如此一来，对于依然占据主流的4D矢量操作来说，G80需要让1个流处理器在4个周期内才能完成，或者是调动4个流处理器在1个周期内完成，那么G80的执行效率岂不是很低？没错，所以NVIDIA大幅提升了流处理器工作频率（两倍于核心频率），扩充了流处理器的规模（128个），这样G80的128个标量流处理器的运算能力就基本相当于传统的64个（128×2/4）4D矢量ALU。
G8X/G9X系列：8个流处理器为一组，2x8=16个为一簇
与革命性的G80架构不同，R600身上有很多传统GPU的影子，其Stream Processing Units 很像上代的Shader Units，它依然是传统的SIMD架构。
R600拥有4个SIMD阵列，每个SIMD阵列包括了16个Stream Processing Units，这样总共就是64个，但不能简单地认为它拥有64个流处理器，因为R600的每个Units内部包含了5个ALU：
我们来仔细看看R600的流处理器架构：Branch Execution Unit（分歧执行单元）就是指令发射和控制器，它获得指令包后将会安排至它管辖下5个ALU，进行流控制和条件运算。General Purpose Registers（通用寄存器）存储输入数据、临时数值和输出数据，并不存放指令。
由于内部的5个1D ALU共享同一个指令发射端口，因此宏观上R600应该算是SIMD（单指令多数据流）的5D矢量架构。但是R600内部的这5个ALU与传统GPU的ALU有所不同，它们是各自独立能够处理任意组合的1D/2D/3D/4D/5D指令，完美支持Co-issue（矢量指令和标量指令并行执行），因此微观上可以将其称为5D Superscalar超标量架构。
通过上图就可以清楚的看到，单指令多数据流的超标量架构可以执行任意组合形式的混合指令，在一个Stream Processing Units内部的5个ALU可以在单时钟周期内进行5次MAD （Multiply-Add，乘加）运算，其中比较“胖”的ALU除了MAD之外还能执行一些函数（SIN、COS、LOG、EXP等）运算，在特殊条件下提高运算效率！
现在我们就知道R600确实拥有64x5=320个流处理器。R600的流处理器之所以能比G80多好几倍就是得益于SIMD架构，可以用较少的晶体管堆积出庞大规模的流处理器。但是在指
令执行效率方面，SIMD架构非常依赖于将离散指令重新打包组合的算法和效率，正所谓有得必有失。
通过前面的分析我们可以初步得出这样的结论：G80的MIMD标量架构需要占用额外的晶体管数，在流处理器数量和理论运算能力方面比较吃亏，但却能保证超高的执行效率；而
R600的SIMD超标量架构可以用较少的晶体管数获得很多的流处理器数量和理论运算能力，但执行效率方面要依具体情况而定。
G92和RV670：核心架构没有任何变化
G80和R600都是不计成本的作品，成本高、功耗发热大，随着新工艺逐渐走向成熟，双方不约而同的推出了改良版的核心，使得新高端产品的以大规模量产，这就诞生了G92和
RV670核心，这两颗GPU虽然都拥有众多诱人的新特性，但实际上核心架构方面没有任何的变化。
● G92相对于G80的改进：
1. 制造工艺由90nm升级至65nm；
2. 新工艺集成度更高，G92的GPU核心部分与2D输出模块（NVIO）合二为一，是单芯片设计；
3. PC I-E控制器升级支持2.0版本，带宽倍增；
4. 高清视频解码引擎由VP1升级至VP2，支持MPEG2和H.264的完全硬解码，VC-1部分硬解码；
5. 加入H DC P支持和HDMI输出支持；
6. 显存控制器由384bit降至256bit，这是控制成本的需要。由于显存控制器绑定光栅单元（ROP），因此G92的光栅单元只有16个，而G80是24个；
7.纹理寻址单元数量加倍，纹理采样效率提升。
在以上诸多改进之中，只有这一项才是设计到核心架构的，因此这里重点介绍：
G80的流处理器结构
G92的流处理器结构
上面两幅架构图清楚的体现出了G80和G92的差异。NVIDIA GPU的流处理器簇和纹理单元还有一级缓存是绑定在一起的，G80的每簇内建了8个纹理过滤单元（Texture Filtering Unit）和4个纹理寻址单元（Texture Addressing Unit），总共数目就是64个TFU和32个TAU。而G92则提升至每组内建8个TFU和8个TAU，总共64个TFU和64个TAU，也就是纹理寻址单元数量加倍。
更多的TAU可令单一周期处理更多的纹理采样操作，部分情况下纹理处理器效率提升一倍！虽然DX9C时代反复强调高像素/纹理比例，但DX10时代引入了更多的纹理操作，并且SM4.0支持更复杂的纹理阵列，以便让物体表面拥有更丰富的细节，并且在超高分辨率下也不至于失真，但也对纹理操作提出了较高的要求，NVIDIA此举意在提升Call of Juarez、Crysis 这种高精度游戏中的效率。
事实上，除了G80核心之外，G84、G86、G92、G96等所有衍生出来的小核心都改进了纹理单元设计，也就是说从8600GT开始起纹理寻址单元的数量就与纹理过滤单元相等了，只是中低端显卡的变化未能引起大家的重视。
● RV670相对于R600的改进：
1. 制造工艺由80nm升级至55nm；
2. PC I-E控制器升级支持2.0版本，带宽倍增；
3. 高清解码引擎由原来的Shader解码升级为UVD引擎，支持H.264和VC-1的完全硬解码；
4. 显存控制器由512bit降至256bit，这是控制成本的需要，而且以R600和RV670的运算能力其实不需要太高的显存位宽；
5. 支持PowerPlay节能技术，待机功耗很低；
6. API升级至DX10.1；
虽然API升级了，但实际上只不过是加入了新的Shader Model 4.1指令集而已，流处理器架构方面没有变化，甚至光栅单元和纹理单元都没有任何改动。
由于R600/RV670的架构是显存控制器并没有绑定光栅单元，虽然RV670的显存位宽减少了，但并没有造成太多的性能损失，反而由于频率的提升得以反超。因此G92相比G80是性能下降了，而RV670相比R600是有所提升，但最终的结果RV670和G92的差距依然很大。
可以看出，G92和RV670在技术方面的改进其实都是差不多，真正最关键的（流处理器）核心架构方面其实没有任何变化。
GT200架构的变化：重组SM结构
G92虽然有着众多G80所不具备的新特性，但本质上来讲它是G80削减成本的产物。而NVIDIA真正第二代DX10核心应该是GT200才对，下面我们就看看GT200相对于G80的改进。
● GT200架构的变化
众所周知，GT200最大的变化就是拥有240个流处理器，而且显存位宽高达512bit，当然这只是表象，真正核心架构方面的改进如下：
G80/G92拥有128个流处理器，这些流处理器分为8组T PC（线程处理器簇），每组16个SP（流处理器），这16个SP又分为两组SM（多核流处理器），SM是不可拆分的最小单元，是8核心设计。
GTX200将T PC数量从8个扩充至10个，而且在每个T PC内部，SM从2个增加到3个，SM依然是8核心设计。如此一来，GTX200核心的流处理器数量就是，8×3×10=240个，几乎是G80的两倍，但却不是256个。
纹理单元部分，GTX200的每个T PC内部拥有8个TF，这样总共就是8×10=80个纹理单元。G80/G92的流处理器与纹理单元的比率是128:64=2:1，而GT200的流处理器与纹理单元的比率是240:80=3:1，正是GT200微架构方面的变化造成了这一结果。
● GTX200核心微架构改进
GTX200核心在流处理器、纹理单元数量上的扩充是很容易理解的，其实除了扩充规模之外，在架构的细微之处还有不少的改进，这些都有助于提高新核心在未来游戏或通用计算中的执行效能：
1. 每个SM可执行线程上限提升：G80/G92核心每个SM（即不可拆分的8核心流处理器）最多可执行768条线程，而GTX200核心的每个SM提升至1024条，而且GTX200拥有更多的SM，芯片实力达到原来的
2.5倍！
首先来看看流处理器部分：RV670/R600是4组SIMD，每组16个Shader，每个Shader 5个流处理器；RV770是10组SIMD，每组16个Shader，每个Shader 5个流处理器，也就是说流处理器部分只是单纯的扩充规模而已，并没有任何改进。
纹理单元和光栅单元部分，和流处理器一样都是数量翻了2.5倍，但值得一提的是，抗锯齿算法已经由R600/RV670的流处理器部分转移至光栅单元部分，因此RV770的AA效率大幅提高，一举超越了所有N卡重现X1000时代的辉煌，这也就是RV770表现令人惊异的主要原因。
为什么要使用这种双核心的设计呢？因为当流处理器扩充至1600个这样的恐怖规模时，不仅芯片设计制造的难度非常高，而且相应的缓存和控制模块难以管理协调如此众多的流处理器，因此一分为二的做法效率将会更高。
Cypress这样的结构与双核CPU十分相似，两颗“核心”各自独立，独享L1、共享L2和内存控制器等其他总线模块，而两颗“核心”之间则通过专用的数据共享及请求总线通信。
为了配合这两颗“核心”众多流处理器的工作，装配引擎内部设计有双倍的Rasterizer（光栅器）和Hierarchial-Z（多级Z缓冲模块），这是与RV770最大的不同。
如果说Cypress是“双核心”设计的话，那么GF100的流处理器部分就是“四核心”设计，因为其raster units（光栅化引擎）是以G PC（线程处理器簇）为单位的，一式四份。而raster units 的功能就是以流水线的方式执行边缘/三角形设定(Edge/Triangle Setup)、光栅化(Rasterization)、Z轴压缩(Z-Culling)等操作。上页我们介绍过Cypress的Rasterizer和Hierarchial-Z双份的，而GF100则是四份的，虽然命名有所不同但功能是相同的。
另外，GF100拥有更多的PolyMorph（多形体引擎），是以SM（流处理器）为单位分配的，拥有多达16组。多形体引擎则要负责顶点拾取(Vertex Fetch)、细分曲面(Tessellation)、视口转换(Viewport Transform)、属性设定(Attribute Setup)、流输出(Stream Output)等五个方面的处理工作，DX11中最大的变化之一细分曲面单元(Tessellator)就在这里，因此GF100的理论Tessellation性能将会远超Cypress，因为Cypress只有一个Tessellator单元。
至于流处理器核心部分，则是经过了重新设计，与GT200/G92/G80相比是焕然一新，因此NVIDIA将其称为CUDA核心而不再是流处理器。
GF100的512个CUDA核心都符合IEEE 754-2008浮点算法(Cypress也是如此)和完整的32位整数算法，而后者在过去只是模拟的，事实上仅能计算24-bit整数乘法；同时全面引入的还有积和熔加运算(Fused Multiply-Add/FMA)。此外双精度浮点(FP64)性能大大提升，峰值执行率可以达到单精度浮点(FP32)的1/2，而过去只有1/8，AMD从R600开始到现在的Cypress核心都是1/5，没有做任何变化。
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
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6. 参与部门研发技术方向规划，负责提供软件产品框架和技术路线;负责关键技术的预研与攻关, 解决项目开发或产品研发中的技术难题 7. 协助部门经理合理分配软件研发任务使项目团队高效率运作，确保技术架构得以推进和实施 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机或相关专业毕业, 8年以上软件产品开发及架构设计经验 2. 具有丰富的大中型开发项目的总体规划、方案设计及技术队伍管理经验 3. 熟悉C/C++或JAVA等开发语言，并且实际开发工作不少于5年;熟悉常见的数据库系统，如MySQL、Oracle和MongoDB 等 4. 精通设计模式和开源的框架，有面向对象分析、设计、开发能力(OOA、OOD、OOP)，精通UML，熟练使用Rational Rose 等工具进行设计开发 5. 对计算机系统、网络和安全、应用系统架构等有全面的认识，熟悉项目管理理论，并有实践基础
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系统规划：包括系统项目的提出预可行性分析；系统方案的制定、评价和改进；新旧系统的分析和比较；现有软件、硬件和数据资源的有效利用； 软件架构设计：XML技术；基于架构的软件开发过程；软件的质量属性；架构（模型）风格；特定领域软件架构；基于架构的软件开发方法；架构评估；软件产品线；系统演化 设计模式：设计模式概念；设计模式的组成；模式和软件架构；设计模式分类；设计模式实现； 系统设计：处理流程设计；人机界面设计；文件涉及；存储设计；数据库设计；网络应用系统的设计；系统运行环境的集成与设计；中间件；应用服务器；性能设计与性能评估；系统转换设计划； 软件系统建模：系统需求、建模的作用以及意义；定义问题（目标、功能、性能）与归结模型（静态结构模型、动态行为模型、物理模型）；结构化系统建模；数据流图；面向对象系统建模；统一建模语言（UML）；数据库建模；E-R图；逆向工程； 分布式系统设计：分布式通行协议的设计；基于对象的分布式系统设计；基于web的分布式系统设计；基于消息和协同的分布式系统设计；异构分布式系统的互操作性设计； 嵌入式系统设计：实时系统和嵌入式系统特征；实时任务调度和多任务设计；中断处理和异常处理；嵌入式系统的开发设计 系统的可靠性分析与设计：系统故障模型和可靠性模型；系统的可靠性分析与可靠度计算；提高系统可靠性的措施；系统的故障对策和系统的备份与恢复； 、 系统安全性和保密性设计：系统的访问控制技术；数据的完整性；数据与文件的加密；通信的安全性；系统的安全性设计； 1、概念类 系统规划 项目计划：包括范围计划、工作范围计划、活动定义、资源需求、资源计划、活动排序、
无线互联科技 Wireless Internet Technology No.13 July,2019 第13期 2019年7月 移动边缘计算的系统架构和关键技术分析 董春利"，王莉1 (1.南京交通职业技术学院电子信息工程学院，江苏南京211188;2.上海剑曦信息科技有限公司，上海200051) 摘要：随着移动互联网和物联网应用的快速发展，传统的集中式云计算遇到了严峻的挑战，例如高延迟、低频谱效率和非自适应机器类型的通信。为了解决这些挑战，新技术正在推动将集中式云计算功能转移到网络边缘设备。移动边缘计算被认为是物联网和任务关键型、垂直解决方案的关键推动因素，被公认为是一种关键的架构概念和技术之一。文章讨论分析了移动边缘计算的系统架构和关键技术。 关键词：移动边缘计算；虚拟机；计算卸载；VM迁移 移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)被欧洲电信标准化协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)定义为一种新技术，在移动网络边缘、无线接入网络内以及移动用户附近，提供IT服务环境和云计算能力ETSI发布了一份关于移动边缘计算的白皮书，移动边缘计算被认为是一种重要的新兴技术，成为下一代网络的重要组成部分。由于具有低延迟、近距离和高带宽等先进特性，以及实时洞察无线网络信息和位置感知功能，移动边缘计算为多个行业(如消费者、企业)提供了大量新的应用和服务。特别地，MEC被认为是智能城市中处理视频流服务有前景的解决方案。 来自监视设备的视频流在MEC服务器上进行本地处理和分析，从视频流中提取有意义的数据。可以将有价值的数据传输到应用服务器，以减少核心网络流量。增强现实(Augmented Reality,AR)移动应用在上行链路中的数据收集、边缘计算和下行链路中的数据传递方面，具有固有的协作属性。增强现实数据需要低延迟和髙速率的数据处理，以便根据用户的位置提供正确的信息。数据处理可以在本地MEC服务器上执行，而不是在集中式服务器上执行，以提供良好的用户体验。物联网在电信网络上生成额外的消息，要求网关聚合消息并确保低延迟和安全性。引入利用MEC收集，分类和分析物联网数据流的新架构，MEC服务器负责管理各种协议、消息分发和分析处理。MEC环境创造了一个新的价值链和充满活力的生态系统，从而为移动运营商、应用和内容提供商创造了新的机会。 1MEC的系统架构 ETSI描述的MEC参考架构使MEC应用程序能够实现为在MEC主机上运行的纯软件实体⑵。移动边缘平台提供运行MEC应用程序所需的基本环境和功能。MEC应用程序在虚拟化基础架构之上作为虚拟机(Virtual Machine,VM)运行，并且可以与移动边缘平台交互以执行与应用程序的生命周期相关的某些支持过程。此外，虚拟化基础设施包括一个执行由移动边缘平台接收的流量规则的数据平面，并路由在应用本地网络和外部网络之间的流量。MEC主机级管理包括移动边缘平台管理器和虚拟化基础架构管理器。前者管理应用程序的生命周期以及应用程序规则和要求，包括服务授权、流量规则、域名系统(Domain Name System, DNS)配置和解决冲突。后者负责分配、管理和发布虚拟化基础架构的可视化(计算、存储和网络)资源。 操作支持系统通过生命周期管理代理商或运营商的第三方客户，通过面向客户的服务门户接收用户应用程序的请求，操作支持系统决定是否授予请求。授权请求将转发给MEC协调器进行下一步处理。MEC协调器是核心功能，因为它根据部署的MEC主机、可用资源、可用MEC服务和拓扑，维护一个整体视图。出于性能、成本、可扩展性、运营商首选部署的原因，MEC支持不同的部署方案叫例如在蜂窝宏基站演进型Node B站点(Evolved Node B,eNodeB)、在3G无线网络控制器(Radio Network Controller,RNC)站点、在多个无线电接入技术小区聚合站点，和聚合点(其也可以位于核心网络的边缘，例如在分布式数据中心中)，探讨了一个网络规划问题，该讨论决定了在可用站点中安装MEC 服务器的最佳位置，以便在安装成本和服务质量(Quality of Service,QoS)之间进行权衡。 2MEC的关键技术 MEC的关键技术包括计算卸载和移动性管理。 计算卸载是一个将资源密集型计算从移动设备迁移到资源丰富的附近基础设施的过程画。虽然移动设备受到计算能力、电池寿命和散热的限制，但是通过将能量消耗的应用程序计算卸载到MEC服务器，MEC可以在用户设备(User Equipment,UE)上运行新的复杂应用程序。计算卸载的一个重要部分是决定是否卸载、是否适用全部或部分卸载、卸载什么以及如何卸载。卸载决策取决于根据3个标准分类的应用程序模型。第1个标准是应用程序是否包含不能卸载的用户等不可卸载部分(例如用户输入、摄像或需要在UEs处 基金项目：南京交通职业技术学院高层次人才科研基金项目；项目编号：440105001o 作者简介：董春利(1964—),男，山东青岛人，教授，博士；研究方向：认知无线电网络，下一代无线泛在网络。 -131_
智能配电系统架构分析及技术挑战戴年俊 摘要：配电自动化可以加强电力供应的可靠性以及稳定性，从而为电力用户提 供更加优质的服务，进一步满足不断提升的用户要求，所以要加强配电自动化系 统的配电管理工作。文章对智能配电系统架构和技术挑战进行了研究分析，以供 参考。 关键词：智能配电系统；架构分析；技术挑战 1前言 近些年我国的经济得到了较大的发展，人们的生活水平也得到了较大的提升，对于电力能源的需求也在不断上涨。随着我国城市化进程的不断加快，相应的配 电工程建设得到了极大的推广。但是从目前情况来看，配电自动化系统中配电工 程的工作量比较大，施工周期比较长，施工复杂性比较高，所以在配电管理中比 较容易出现问题。这就需要相关管理人员不断提升自身的综合能力，完善相应的 制度，采取针对性的策略优化配电管理，这对于推动我国配电自动化系统的发展 具有非常重要的意义。 2智能配用电信息系统架构 2.1系统架构 为充分利用供电企业现有配电自动化系统、用电信息采集系统的软硬件资源，同时兼顾调度、运检和营销专业应用需求，构建采集设备层、通信信道层、数据 融合层、高级应用层四个层次的智能配用电系统结构。采集设备层包含站所终端（ＤＴＵ）、馈线终端（ＦＴＵ）、配变终端（ＴＴＵ）、故障指示器、配网状 态监测装置、集中器及电能表等采集设备；通信信道层包含光纤通信、无线公网 通信、无线专网通信及电力线载波等通信设备；数据融合层包含前置采集服务器、ＳＣＡＤＡ服务器、数据库服务器、无线公网采集服务器及二次安防防护设备等；高级应用层在数据融合的基础上实现故障精确定位、实时线损分析、配网主动抢修、用户用电行为分析及负荷预测等功能模块。 2.2系统设计方案 自２００９年国家电网公司第一批配电自动化试点至今，配电自动化系统已 在９６个地市开展应用，但是配用电相关专业系统间信息集成度不高，数据挖掘 和深化应用不够，配网运行状态监测、故障隔离等基础功能应用不足，配电自动 化系统实用化应用水平有待提升。通过汲取“十二五”配电自动化建设应用的经验，从功能定位清晰、应用主体明确、数据平台统一等方面设计了跨生产控制大区与 管理信息大区的智能配用电一体化主站系统方案。基于信息安全防护和投资成本 的考虑，将“三遥”配电终端和少量“二遥”配电终端以光纤专网方式接入生产控制 大区，而将大量“二遥”配电终端、故障指示器、电能表等以无线公网方式接入管 理信息大区。生产控制大区主要服务于配电网调度与控制，进一步强化配电自动 化系统的数据采集与运行监控、图模管理、馈线自动化及拓扑分析等基本功能应用，从管理信息大区获取所需实时数据、历史数据、图模文件及单相接地故障定 位结果等信息，同时将实时数据、馈线自动化定位结果等信息推送至管理信息大区。管理信息大区主要服务于配用电运行状态管控，通过整合中配电网的数据信息，实现配电网单相接地故障分析、配用电设备管理、线路和设备重过载分析等 功能，进一步实现故障精确定位、实时线损分析、配电网主动抢修、用户用电行 为分析及负荷预测等高级应用功能。生产控制大区与管理信息大区基于配用电统 一数据支撑平台，通过协同管控机制实现权限、责任区、告警定义等的分区维护、
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
大型软件系统技术路线分析 纵观全球大型软件系统软件系统技术发展路线，历经了二十多年的时间，逐步从vb、.NET向J2EE java全面迁移，迄今为止，所有的集团客户和高端政府机关在大型软件系统技术的选择上，几乎清一色的选择JAVA品台，而且面向集团化的大型软件系统定位的企业，如九思软件、东软集团，也统统在此路线上完成系统的架构和功能设计。 在国外，JAVA技术已成为解决大型应用的事实标准，符合J2EE规范的应用服务器则是构建面向对象的多层企业应用的中间核心平台。因其具有易移植性，广开放性、强安全性和支持快速开发等特性，成为面向对象开发组织应用的首选平台。参照文档如下： 基于J2EE应用服务器支持EJB组件开发技术，包括消息队列、负载均衡机制和交易管理等。支持中大型网站和中大型组织应用等需要大规模跨平台、网络计算的领域。 软件构造有几个不可逆转的发展方向:XML数据结构、面向对象的构件技术、网络化应用。其中Java因为与平台无关、安全、稳定、易开发、好维护、很强的网络使用性等,而成为主流环境。J2EE是企业级应用的标准。 J2EE平台提供了一个基于组件的方法，来设计、开发、装配及部署企业级应用程序，并提供了多层的分布式的应用模型、组件再用、一致化的安全模型以及灵活的事务控制机制。 使之具有重用的能力，并集成了基于XML的数据交换一个统一的安全模式及灵活的事务控制。 J2EE应用程序由组件构成。一个J2EE组件是自包含的，与其相关的语气它组件通信的类及文件集成到J2EE应用程序的功能软件单元。J2EE规范定义了下面一些组件：1）、运行在客户端的应用客户程序及小程序。 2）、运行于服务器网络的Servlet&Jsp组件。 3）、运行于服务端的企业逻辑组件。
区块链系统架构解析 数据层的主要作用是描述区块链技术的物理形式。区块链系统设计的技术人员们首先建立起的一个起始节点被称作是“创世区块”，之后在同样的规则之下创建的规格相同的区块通过一个链式结构依次相连组成一条主链，随着运行时间越来越长，新的区块通过验证后不断被添加到主链上，同时主链也会不断延长。每一个区块中同时也包含了许多的技术，比如时间戳技术，他的作用在于确保每一个区块都可以按时间的顺序相连接；再比如哈希函数，他能够使得交易的信息不被轻易篡改。 源中瑞区块链数据层是最底层的技术，主要实现了两个功能：数据存储、账户和交易的实现与安全。数据存储主要通过区块的方式和链式结构实现，大多以数据库的方式实现持久化，比如比特币和以太坊采用的。账户和交易的实现与安全这个功能基于数字签名、哈希函数和非对称加密技术等多种密码学算法和技术，保证了交易在去中心化的情况下能够安全的进行。 数据层的一大功能是存储，存储系统的选择原则是性能和易用性。一个网络系统的整体性能，主要取决于网络或本地数据存储系统的性能。曹138****2880****8271，微同 加密就是通过一种算法将原始信息进行转换，接收者能够通过密钥对密文进行解密还原成原文的过程。加密算法的典型组件有加解密算法、加密密钥和解密密钥。其中加解密算法是固定不变和公开可见的；密钥则不固定而且需要保护起来，一般来说，对同一种算法，密钥长度越长，则加密强度越大。 加密层：区块链技术的基石，提供了整个区块链系统的安全性、匿名性保证。 数据层：采用偏序的数据结构，又采用了消息摘要的形式，使得历史数据难以篡改，数据的完整性得以保证。 网络层：规定了整个网络节点里的通信机制，可以实现没有中心服务器的数据共享。 共识层：通过POW、POS等共识算法来保证全网数据的一致性，是区块链技术里的关键。 激励层：是通过经济激励机制，使得整个区块链系统可以朝着良性循环方向发展。 合约层：提供区块链系统的可编程性。
RFID 技术简介及系统架构 无线射频识别技术(Radio Frequency Identification ，RFID)是一种非接触的自动识别技术，其基本原理是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性，实现对被识别物体的自动识别。 RFID 系统至少包含电子标签和读写器两部分。电子标签是射频识别系统的数据载体，电子标签由标签天线和标签专用芯片组成。RFID 读写器通过天线与RFID 电子标签进行无线通信，可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的读写器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及读写器天线。 依据电子标签供电方式的不同，电子标签可以分为有源电子标签(Active tag)、无源电子标签(Passive tag)和半无源电子标签(Semi —passive tag)。有源电子标签内装有电池，无源射频标签没有内装电池，半无源电子标签(Semi —passive tag)部分依靠电池工作。电子标签依据频率的不同可分为低频电子标签、高频电子标签、超高频电子标签和微波电子标签。 RFID 分类 按能量供应 按工作频率 有源无源半 有源 高频 低频超高频 RFID 分类 低频段射频标签，简称为低频标签，其工作频率范围为30kHz ～300kHz 。典型工作频率 有125KHz 和133KHz 。低频标签一般为无源标签，其工作能量通过电感耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得。低频标签与阅读器之间传送数据时，低频标签需位于阅读器天线辐射的近场区内。低频标签的阅读距离一般情况下小于1米。低频标签的典型应用有：门禁考勤管理、动物识别、容器识别、工具识别等。 高频段射频标签的工作频率一般为3MHz ～30MHz 。典型工作频率为13.56MHz 。该频段的 射频标签，其工作原理与低频标签完全相同，即采用电感耦合方式工作，高频标签一般也采用无源方式，其工作能量同低频标签一样，也是通过电感（磁）耦合方式从阅读器耦合线圈的辐射近场中获得。标签与阅读器进行数据交换时，标签必须位于阅读器天线辐射的近场区
北京友联慧通科技有限公司技术文档 全网电子商务平台技术架构说明书
2010年3月18日 北京友联慧通科技有限公司． . 目录 技术性需求分析 (4) 一致的逻辑数据 (4) 优秀的网络环境适应性 (4) 系统的兼容性 (4) 优异的系统性能 (4) 开放的界面和接口 (4) 完备的操作日志管理策略 (4) 高度的安全性 (4) 技术性设计思想和原则 (5) 最小成本原则 (5) 安全性、可靠性、先进性原则 (5) 安全性与可靠性原则 (5) 先进性原则： (5) 实用性、易用性、可扩展性原则 (5) 实用性原则 (5) 统一及一致性原则 (6) 业务引导及易用性原则 (6) 友好及方便性原则 (6) 扩展性和适应性原则 (6) 数据共享原则 (7) 系统技术架构的设计 (7) 技术架构的特点 (7) 系统的架构图 (7) 技术架构图 (7) 系统请求数据处理流程图 (9) 体系结构图 (10) 系统核心功能分布图 (11) 架构层次的说明 (11) 数据库层 (11) 中间件层 (12) 基础服务层 (16) 应用层 (20) 业务表现层和系统接口层 (21)
系统部署环境 (22) 商城平台部署环境 (22) 运行平台 (22) 操作系统 (22) 应用服务器 (23) Web服务器 (23) 数据库服务器 (23) 缓存服务器 (23) .. . 图片文件服务器 (23) 系统部署拓扑图 (23) 系统部署结构图 (24) .. . 技术性需求分析 一致的逻辑数据 一般来说，平台所有的服务接点都是这个数据库的客户端访问；因此从逻辑上，任意服务网络接入点的数据应该是一致的。 优秀的网络环境适应性 从系统的实现角度考虑，要满足各种复杂的网络环境。 系统的兼容性 由于服务结点的数量巨大，其使用的平台和语言各不相同，需要能够容纳所有类型的服务结点；优异的系统性能 从系统架构设计上需要考虑巨大量数据的处理引擎，从系统本身进行性能上的优化，而不是仅仅凭借于硬件服务器的性能。 开放的界面和接口 不仅个人用户能够方便地通过Web应用查询信息，同时也需要能够预留非GUI的交互界面的接口，以便使其它应用系统也能使用数据管理系统提供的信息服务，同时还需要为第三方软件预留标准的集成接口，使系统具有高度的可扩展性； 完备的操作日志管理策略